Wąskie Gardła Sieciowe w Klastrach Szkoleniowych AI: Rozwiązania Dostarczane przez Mellanox
October 8, 2025
Rozwiązywanie wąskich gardeł sieci klastrów szkoleniowych AI: Wysokiej wydajności rozwiązania sieciowe Mellanox
Santa Clara, Kalifornia.W miarę jak modele sztucznej inteligencji rosną wykładniczo pod względem wielkości i złożoności, tradycyjne sieci centrów danych stają się głównym wąskim gardłem w efektywności szkolenia sztucznej inteligencji.Nowoczesne modele dużych języków i architektur głębokiego uczenia wymagają płynnego komunikowania się w tysiącach procesorów graficznychMellanox Technologies, obecnie częścią NVIDIA, rozwiązuje te wyzwania ze specjalistycznymi rozwiązaniami.Sieci sztucznej inteligencjirozwiązania mające na celu wyeliminowanie wąskich gardeł w dużej skaliKluster GPUwdrożenia, umożliwiające naukowcom i przedsiębiorstwom osiągnięcie bezprecedensowych wyników szkoleniowych poprzez zoptymalizowanepołączenie między sieciami o niskim opóźnieniutechnologii.
Wąski gardło sieci sztucznej inteligencji: Kiedy GPU czekają na dane
W rozproszonym szkoleniu AI równoległy charakter pracy w setkach lub tysiącach akceleratorów oznacza, że powolna komunikacja między węzłami bezpośrednio wpływa na ogólny czas zakończenia pracy.Podczas każdej iteracji szkolenia, gradienty muszą być zsynchronizowane wśród wszystkich pracowników - proces, który może pochłaniać 30-50% całkowitego czasu szkolenia w słabo zaprojektowanych sieciach.Problem nasila się, gdy parametry wzrastają do bilionów.Badania pokazują, że jedynie 100-mikrosekundowy wzrost opóźnienia w dużymKluster GPUmoże zmniejszyć ogólną efektywność szkolenia nawet o 15%, co przekłada się na znacznie wyższe koszty obliczeniowe i dłuższy czas rozwiązywania krytycznych inicjatyw w zakresie sztucznej inteligencji.
Architektura sieci zoptymalizowana przez sztuczną inteligencję firmy Mellanox
Mellanox zbliża się doSieci sztucznej inteligencjiwyzwanie poprzez całościową architekturę zaprojektowaną specjalnie dla unikalnych wzorców komunikacji rozproszonych obciążeń roboczych sztucznej inteligencji.Rozwiązanie łączy najnowocześniejsze sprzęt z inteligentnym oprogramowaniem, tworząc bezproblemową tkankę obliczeniową.
- InfiniBand z technologią SHARP:Scalable Hierarchical Aggregation and Reduction Protocol (SHARP) implementuje obliczenia w sieci, rozładowując operacje redukcji z serwerów GPU na same przełączniki sieciowe.To rewolucyjne podejście eliminuje wiele transferów danych między węzłami, dramatycznie przyspieszając zbiorowe operacje.
- RDMA Przyspieszona komunikacja:Odległy bezpośredni dostęp do pamięci umożliwia GPU bezpośrednią wymianę danych z rówieśnikami GPU w sieci przy minimalnym zaangażowaniu procesora, zmniejszając opóźnienie i uwalniając procesory hosta do zadań obliczeniowych.
- Adaptacyjna trasa i kontrola zatłoczenia:Inteligentne algorytmy dynamicznie kierują ruch po hotspotach i zarządzają zatłoczeniami, zanim wpłyną one na wydajność, utrzymując stałą przepustowość nawet w okresach szczytu komunikacji.
- Technologia GPU wieloprzestrzennej:Umożliwia połączenie wielu serwerów GPU za pośrednictwem jednego adaptera, zwiększając gęstość i zmniejszając koszty infrastruktury przy zachowaniu pełnej przepustowości.
Ilościowe ulepszenia wydajności dla obciążeń roboczych sztucznej inteligencji
Wpływ optymalizowanych leków Mellanoxpołączenie między sieciami o niskim opóźnieniuWdrożenia w świecie rzeczywistym wykazują znaczące zalety w porównaniu z konwencjonalnymi metodami sieciowymi.
| Metryka wydajności | Standardowa sieć Ethernet | Mellanox AI-optymalizowana sieć | Poprawa |
|---|---|---|---|
| Całkowicie skrócić czas pracy (1024 GPU) | 85 ms | 12 ms | 86% zmniejszenie |
| Poziom wykorzystania procesora graficznego | 65-75% | 90-95% | ~30% wzrost |
| Czas szkolenia (ResNet-50) | 28 minut. | 18 minut. | 36% szybciej |
| Efektywność skalowalności (512 do 1024 GPU) | 72% | 92% | 28% lepsze skalowanie |
Poprawy te bezpośrednio przekładają się na skrócenie czasu szkolenia modeli, niższe koszty obliczeń w chmurze i szybsze cykle iteracji dla zespołów badawczych AI.
Przekształcanie gospodarki infrastruktury sztucznej inteligencji
Oprócz surowej wydajności, MellanoxSieci sztucznej inteligencjiDzięki maksymalnemu wykorzystaniu GPU,organizacje mogą osiągnąć te same wyniki obliczeniowe z mniejszą liczbą węzłów lub wykonać więcej zadań szkoleniowych w ramach tej samej inwestycji infrastrukturalnejZmniejszone czasy szkolenia pozwalają naukowcom szybciej iterować, przyspieszając tempo innowacji.infrastruktura sieciowa staje się aktywem strategicznym, a nie ograniczeniem, umożliwiając organizacjom rozwiązywanie coraz bardziej złożonych problemów, które wcześniej były niepraktyczne ze względu na wąskie gardła komunikacyjne.